Qué son los sistemas de negociación automatizada?
Los sistemas de negociación automatizados utilizan la negociación algorítmicaLa negociación algorítmica implica la toma de decisiones de negociación basadas en reglas preestablecidas que se programan en un ordenador. para crear órdenes de compra y venta en el mercado de valores u otras bolsas. Un programa informático puede adaptarse a estrategias de negociación específicas. Coloca órdenes en base a estas estrategias y pautas predeterminadas que están programadas dentro de los algoritmos.
Los sistemas de trading automatizados pueden tener en cuenta cualquier cosa, desde el análisis técnicoAnálisis técnico – Guía para principiantesEl análisis técnico es una forma de valoración de las inversiones que analiza los precios pasados para predecir la acción futura de los precios. Los analistas técnicos creen que las acciones colectivas de todos los participantes en el mercado reflejan con precisión toda la información relevante y, por tanto, asignan continuamente un valor de mercado justo a los valores. hasta cálculos matemáticos y estadísticos muy avanzados. Una vez completado el sistema automatizado, los inversores pueden adoptar un enfoque algo más relajado, ya que el ordenador realizará la mayor parte del trabajo.
Sin embargo, es necesario supervisar el sistema para asegurarse de que funciona como debería. Suele ser atractivo para los inversores porque elimina la emoción de la negociación, que a menudo puede afectar a la estrategia de negociación.
Resumen
Cómo funcionan
Los sistemas de negociación automatizada utilizan la negociación algorítmica basada en reglas de entrada y salida determinadas por el inversor. Los sistemas automatizados pueden utilizar indicadores técnicos fundamentales para elaborar el conjunto de reglas. A menudo, las plataformas de negociación tienen “magos” con una variedad de indicadores técnicos disponibles para su uso en las estrategias de negociaciónEstrategia de negociaciónUna estrategia de negociación es un plan fijo de compra y venta de valores diseñado para generar un rendimiento rentable de las inversiones. Debería que el inversor pueda elegir.
Los sistemas de trading automatizados también pueden utilizar estrategias mucho más completas que requieren una mayor comprensión de la plataforma específica que se utiliza y su lenguaje de programación. Para esta estrategia más compleja, el operador suele trabajar muy estrechamente con un programador para desarrollar el sistema basado en su estrategia de negociación específica.
Construir un sistema personalizado lleva mucho más tiempo y tiene mayores costes; sin embargo, proporciona mucha más flexibilidad y a menudo producirá un rendimiento mucho mayor si se hace correctamente. El algoritmo puede someterse a pruebas retrospectivas con datos históricos del mercado para ver cómo se ha comportado anteriormente y proporcionar una perspectiva de rendimiento más realista para el futuro.
Algunas predicciones sugieren que pronto el 90% de las operaciones se realizarán a través de sistemas automatizados. Incluso con el elevado número de operaciones que se realizan a través de plataformas automatizadas, el sistema sigue presentando inconvenientes. La inteligencia artificial y la tecnología deben someterse a un cierto escrutinio para garantizar que no se repitan sucesos como el Flash Crash de 2010.
Flash Crash de 2010
Un «flash crash» es el resultado de una rápida venta en el mercado de valores, con la consiguiente disminución del precio de las accionesPrecio de las accionesEl término precio de las acciones se refiere al precio actual por el que se negocia una acción en el mercado. Todas las empresas que cotizan en bolsa, cuando sus acciones están por encima de unos pocos minutos. Uno de los flash crashes más notables ocurrió el 6 de mayo de 2010. Los sistemas automatizados de negociación agravaron el desplome al ver la caída del precio de las acciones y comenzaron a vender automáticamente volúmenes extremos para tratar de evadir las pérdidas.
Con el aumento de la negociación automatizada, hay que examinar más detenidamente los «flash crashes». La mayoría de las caídas son provocadas por algoritmos informáticos y no por noticias reales del mercado o de la empresa. A medida que el precio cae, se activan más y más indicadores dentro del algoritmo que dan lugar a órdenes de venta, lo que puede convertirse en un efecto dominó, hundiendo el precio de las acciones.
Ventajas de los sistemas de trading automatizados
Una de las principales ventajas de utilizar sistemas de trading automatizados es la ausencia de emoción que se utiliza en el proceso de trading. La eliminación de las emociones en la negociación ayuda al operador a no tomar decisiones irracionales y a mantenerse fiel a su estrategia de negociación definida en el algoritmo.
Los operadores también ganan’Los operadores se equivocan en sus operaciones y retrasan sus órdenes de compra o venta. Aplica la disciplina en todo momento, lo que es especialmente clave en tiempos de volatilidad. Esto se debe a que el plan de negociación se sigue con precisión, y no se’a oportunidad de mantener una operación un poco más de tiempo para intentar obtener más beneficios o vender antes de tiempo para evitar pérdidas.
Los sistemas automatizados de negociación también mejoran la velocidad a la que se pueden realizar las operaciones. Los ordenadores pueden responder instantáneamente a los indicadores que satisfacen su algoritmo y permiten realizar operaciones mucho más rápidas y más órdenes en menos tiempo y con más precisión.
El ordenador también puede seguir varias estrategias al mismo tiempo – mucho más fácilmente de lo que podría un humano. Esto permite al inversor que controla el sistema seguir una estrategia de negociación más diversa.
Desventajas de los sistemas de negociación automatizados
El uso de sistemas de trading automatizados también tiene sus inconvenientes. En contra de lo que mucha gente piensa en un principio, los sistemas automatizados no son totalmente manuales. La supervisión sigue siendo necesaria para garantizar que la automatización funcione correctamente y no se produzcan fallos inesperados.
Algunos ejemplos son los fallos mecánicos, como el mal funcionamiento del software o la interrupción de la conectividad. Además, el rendimiento de un algoritmo con los datos históricos del mercado puede ser completamente diferente del rendimiento que tendrá en el futuro. Puede dar lugar a proyecciones demasiado optimistas y, por tanto, a grandes pérdidas o a un rendimiento inferior al esperado.
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